操作场景默认情况下，HDFS NameNode自动选择DataNode保存数据的副本。在实际业务中，可能存在以下场景：DataNode上可能存在不同的存储设备，数据需要选择一个合适的存储设备分级存储数据。DataNode不同目录中的数据重要程度不同，数据需要根据目录标签选择一个合适的DataNode节点保存。DataNode集群使用了异构服务器，关键数据需要保存在具有高度可靠性的机架组中。对系统的
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2024-04-22 10:24:56
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InnoDB是在MySQL存储引擎中第一个完整支持ACID事务的引擎，该引擎之前由Innobase oy公司所开发，后来该公司被Oracle收购。InnoDB是MySQL数据库中使用最广泛的存储引擎，已被许多大型公司所采用如Google、Facebook、YouTube等，如果使用MySQL数据库服务，没有特殊的要求下，InnoDB是不二之选。1.InnoDB体系架构需要深
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2024-04-20 09:39:38
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Oracle1. 数据库1.1 历史阶段人工管理阶段文件系统阶段数据库系统阶段1.2 特点实现数据共享
数据共享包含所有用户可同时存取数据库中的数据，也包括用户可以用各种方式通过接口使用数据库，并提供数据共享。减少数据的冗余度
同文件系统相比，由于数据库实现了数据共享，从而避免了用户各自建立应用文件。减少了大量重复数据，减少了数据冗余，维护了数据的一致性。数据的独立性
数据的独立性包括数据库中数据
这里写目录标题mysqlMongoDBMongoDB系统结构MongoDB 体系结构MongoDB命令MongoDB索引IndexMongoDB应用实战Spring Boot 访问 MongoDB多数据源配置MongoDB架构MongoDB集群高可用MongoDB安全认证 mysqlMongoDBMongoDB系统结构1.1 NoSQL 和 MongoDB
NoSQL=Not Only S
# Hive数据库中的存储路径与HDFS地址
在大数据生态系统中，Hive是一个数据仓库工具，它用于在分布式环境下进行数据的查询和分析。Hive数据是存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中的，因此理解Hive的存储路径与HDFS地址对有效利用Hive至关重要。
## Hive与HDFS的关系
Hive使用HDFS作为其底层存储系统。在创建Hive表时，默认情况下，Hive会将数据存储
原创
2024-08-06 11:52:37
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1、HBase的特点是什么？1）大：一个表可以有数十亿行，上百万列；2）无模式：每行都有一个可排序的主键和任意多的列，列可以根据需要动态的增加，同一张表中不同的行可以有截然不同的列；3）面向列：面向列（族）的存储和权限控制，列（族）独立检索；4）稀疏：空（null）列并不占用存储空间，表可以设计的非常稀疏；5）数据多版本：每个单元中的数据可以有多个版本，默认情况下版本号自动分配，是单
1.Hadoop生态的各个组件及其功能（1）HDFS（hadoop分布式文件系统）是hadoop体系中数据存储管理的基础。他是一个高度容错的系统，能检测和应对硬件故障。（2）mapreduce（分布式计算框架）是一种计算模型，用于处理大数据量的计算。（3） hive（基于hadoop的数据仓库）定于了一种类似sql的查询语言（hql）将sql转化为mapreduce任务在hadoop上执
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2024-04-01 10:14:26
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1、作为一个分布式文件系统，HDFS内部的数据和文件存储机制、读写过程与普通的本地文件系统有较大的差别。2、文件数据的存储组织①HDFS中最主要的部分就是NameNode和DataNode。NameNode存储了所有文件元数据、文件与数据块的映射关系，以及文件属性等核心数据，DataNode则存储了具体的数据块。3、NameNode目录结构NameNode借助本地文件系统来保存数据，保存的文件架位
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2023-08-18 22:18:40
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一、前言 Hadoop是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台，是Apache的一个用Java语言实现开源软件框架，实现在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序，充分利用集群的威力高速运算和存储。 Hadoop框架中最核心设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS提供了海量数据的存储，MapReduce提供了对数据的
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2024-04-24 15:27:25
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在Hadoop入门学习阶段，很多同学都知道Hadoop框架当中，由HDFS提供分布式存储支持，因此常常对HDFS产生误会：HDFS是数据库吗？HDFS是什么数据库？事实上，HDFS并非是数据库，官方定义叫做分布式文件系统，该怎么去理解呢？HDFS，其实是Hadoop Distributed File System的简称，我们从命名就可以看出来，这真的是文件系统，而非数据库。 HDFS
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2023-07-14 15:58:48
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目录一.Hbase简介1.什么是Hbase？2.Hbase的特性（5个）二.HDFS的原理1.HDFS是什么？2.HDFS基本架构3.HDFS的块4.分块的好处5.HDFS中的NameNode6.两个核心的数据结构：FsImage和EditLog7.NameNode启动执行了什么操作？ 8.定期的合并edits和fsimage文件9.HDFS中DataNode*10.HDFS中的读写流程
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2024-03-26 17:41:44
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文章目录第一章 绪论1. NoSQL和关系型数据库在设计目标上有何主要区别？2. 简要总结一下NoSQL数据库的技术特点。第二章 NoSQL数据库的基本原理1. 描述分布式数据管理的特点。2 什么是CAP原理？CAP原理是否适用于单机环境？3. 简述BASE理论的具体含义。4. 在数据一致性问题上，ACID和BASE的差别是什么？5. 简述NoSQL数据库的4种类型，以及它们的数据模型。6. 布
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2023-07-18 11:46:38
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hadoop的灵感源于谷歌，最初目的是解决传统数据库处理数据成本高和速度慢的问题。hadoop两个核心项目是HDFS（hadoop分布式文件系统）和MapReduce。HDFS用来实现数据的存储，它有别于传统关系型数据库的数据存储方式，不需要很强的数据完整性，以流式数据访问模式来存储超大文件。当数据集的大小超过一 台独立的物理机的存储能力是。就有必要对它进行分区并存储到若干台单独的计算机上。管理
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2023-07-09 11:24:51
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一、概述sqoop 是 apache 旗下一款“Hadoop 和关系数据库服务器之间传送数据”的工具。核心的功能有两个：导入、迁入导出、迁出导入数据：MySQL，Oracle 导入数据到 Hadoop 的 HDFS、HIVE、HBASE 等数据存储系统导出数据：从 Hadoop 的文件系统中导出数据到关系数据库 mysql 等 Sqoop 的本质还是一个命令行工具，和 HDFS，Hive 相
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2024-03-19 11:43:28
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在一些图计算的场景下，我们会遇到同时需要处理 OLTP 和 OLAP 的问题。而本文就给了一个 OLTP 与 OLAP 融合实践的指导思路，希望给你带来一点启发。Dag Controller 介绍Dag Controller 是 NebulaGraph 企业版的图系统，经过反复测试无误后已经发布，它主要解决的是 OLTP 和 OLAP 的融合问题，以及复杂场景下的图计算问题。欢迎大家来详细了解下：
本次为大家带来的是第一期内容回顾： 《Doris核心功能介绍——数据模型和物化视图》
本期主讲人：缪翎百度研发工程师Doris PPMC 讲座主要分为四部分内容：Doris是什么Doris的两种数据模型Doris的物化视图适用场景总结 Doris是什么 首先 Doris 是一个有着MPP架构的分析型数据库产品。对于PB数量级、结构化数据可以做到亚秒级查询响应。
SolrCloud中索引数据存储于HDFS 本人最近使用SolrCloud存储索引日志条件，便于快速索引，因为我的索引条件较多，每天日志记录较大，索引想到将日志存入到HDFS中，下面就说说怎么讲solr的索引条件数据存储到HDFS中。一、准备工作Solr环境或SolrCloud集群，如果不会安装可以看一下Solr5.5.4单机部署或者SolrCloud集群部署HDFS分布式系统环境，如果不会安装
由于工作的需求，需要把HDFS中处理之后的数据转移至关系型数据库中成为对应的Table，在网上寻找有关的资料良久，发现各个说法不一，下面是本人自身测试过程：使用Sqoop来实现这一需求，首先要明白Sqoop是什么？ Sqoop是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的工具，可以将一个关系型数据库（例如 ： MySQL ,Oracle ,Postgres等）中的数据导进到Hadoop
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2024-06-24 20:08:04
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介绍 Hadoop分布式文件系统（HDFS）设计的运行环境是商用的硬件系统。他和现存的其他分布式文件系统存在很多相似点。不过HDFS和其他分布式文件系统的区别才是他的最大亮点，HDFS具有高容错的特性并且可以部署在廉价硬件，HDFS提供对应用数据的高吞吐访问，适用于数据量大的应用系统。HDFS放松了POSIX的要求以允许文件系统数据的流访问。 远景和目标硬件故障&n
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2024-09-11 15:00:49
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import contextlib
import pyhdfs
fs = pyhdfs.HdfsClient(hosts='name-node1:9870,name-node2:9870', user_name='hdfs')
response = fs.open('/tmp/README.txt')
#读
response.read()
response.readline()
respons
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2023-06-17 21:40:35
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